Hive和Hbase

Hive

不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。

注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作，就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作，因为一个字“慢”。相反

起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群的最顶层，对存储在Hadoop群上的数据提供类SQL的接口进行操作。你可以用 HiveQL进行select,join,等等操作。

如果你有数据仓库的需求并且你擅长写SQL并且不想写MapReduce jobs就可以用Hive代替。

HBase

HBase作为面向列的数据库运行在HDFS之上，HDFS缺乏随即读写操作，HBase正是为此而出现。HBase以Google BigTable为蓝本，以键值对的形式存储。项目的目标就是快速在主机内数十亿行数据中定位所需的数据并访问它。

HBase是一个数据库，一个NoSql的数据库，像其他数据库一样提供随即读写功能，Hadoop不能满足实时需要，HBase正可以满足。如果你需要实时访问一些数据，就把它存入HBase。

你可以用Hadoop作为静态数据仓库，HBase作为数据存储，放那些进行一些操作会改变的数据。

Hive VS HBase

Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。

想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。